2.信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型

　　根據(jù)原理上的差異，信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型可以分為兩類：

　　l解析模型。通過一些簡化假設(shè)，對(duì)信貸資產(chǎn)組合給出一個(gè)“準(zhǔn)確”的解。解析模型能夠快速得到結(jié)果，但缺點(diǎn)是需要建立在對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)因素諸多苛刻的假定基礎(chǔ)上。

　　l仿真模型。用大量仿真試驗(yàn)(情景模擬)所產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)分布來近似代替真實(shí)分布。仿真模型具有很大的靈活性，但是對(duì)信息系統(tǒng)的計(jì)算能力要求很高。

　　(1) CreditMetrics模型

　　CreditMetrics模型本質(zhì)上是一個(gè)VaR模型，目的是為了計(jì)算出在一定的置信水平下，一個(gè)信用資產(chǎn)組合在持有期限內(nèi)可能發(fā)生的最大損失。CreditMetrics模型的創(chuàng)新之處正是在于解決了計(jì)算非交易性資產(chǎn)組合VaR這一難題。

　　①信用風(fēng)險(xiǎn)取決于債務(wù)人的信用狀況，爾債務(wù)人的信用狀況則用信用等級(jí)表示。

　　②信用工具(包括貸款、私募債券等)的市場價(jià)值取決于借款人的信用等級(jí)，即不同信用等級(jí)的信用工具有不同的市場價(jià)值，因此，信用等級(jí)的變化會(huì)帶來信用工具價(jià)值的相應(yīng)變化。

　　③CreditMetrics模型的一個(gè)基本特點(diǎn)就是從資產(chǎn)組合而并不是單一資產(chǎn)的角度來看待信用風(fēng)險(xiǎn)。

　　④由于CreditMetrics模型將單一的信用工具放入資產(chǎn)組合中衡量其對(duì)整個(gè)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的風(fēng)險(xiǎn)，因而，該模型使用了信用工具邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)(Marginal Risk Contribution)這樣的概念來反映單一信用工具對(duì)整個(gè)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用。邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)是指因增加某一信用工具在組合中的持有量而增加的整個(gè)組合的風(fēng)險(xiǎn)。

　　【單選】CreditMetrics模型使用了()這一概念來反映單一信用工具對(duì)真?zhèn)�組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用。

　　A.秩相關(guān)系數(shù)

　　B.連接函數(shù)

　　C.信用工具邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)

　　D.違約概率

　　答案：C

　　(2) Credit Portfolio View模型

　　麥肯錫公司提出的Credit Portfolio View模型直接將將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化，然后通過不斷加入宏觀因素沖擊來模擬轉(zhuǎn)移概率的變化，得出模型中的一系列參數(shù)值。Credit Portfolio View模型可以看做是CreditMetrics模型的一個(gè)補(bǔ)充，因?yàn)樵撃Ｐ碗m然在違約計(jì)量上不使用歷史數(shù)據(jù)，而是根據(jù)現(xiàn)實(shí)宏觀經(jīng)濟(jì)因素通過蒙特卡洛模擬計(jì)算出來，但對(duì)于那些非違約的轉(zhuǎn)移概率則還需要?dú)v史數(shù)據(jù)來計(jì)算，只不過將這些基于歷史數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行了調(diào)整而已。該模型本身并不能計(jì)量出完整的等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣。

　　【單選】多重信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型被廣泛應(yīng)用于國際銀行業(yè)中，其中()直接將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化，然后通過不斷加入宏觀因素沖擊來模擬轉(zhuǎn)移概率的變化，得出模型的一系列參數(shù)值。

　　A. CreditMetric模型

　　B. Credit Portfolio模型

　　C. Credit Risk +模型

　　D. KMV模型

　　答案：B